La gestión eficiente del riego en la agricultura es esencial para garantizar la sostenibilidad y maximizar la productividad de los cultivos.
FARMDROPS es una innovadora solución de Sistema de Apoyo a la Decisión (DSS) que utiliza inteligencia artificial y análisis de imágenes multiespectrales para optimizar el riego y reducir el consumo de agua.
En esta tercera parte de nuestra serie, exploraremos cómo FARMDROPS ha avanzado en el uso de índices de vegetación y algoritmos de predicción para ofrecer una herramienta robusta y fácil de usar.
Contexto y Desafío Inicial
Hace unos meses, FARMDROPS requería que los usuarios capturaran imágenes multiespectrales utilizando drones y combinaran estos datos con información meteorológica y agronómica de diversas fuentes.
Aunque efectivo, este enfoque implicaba un alto grado de complejidad y dependencia de múltiples fuentes de datos, lo que podía ser una barrera para algunos usuarios.
Innovación en el Proceso de Análisis
Para mejorar la experiencia del usuario, hemos adoptado un enfoque más integrado, utilizando índices de vegetación adicionales que pueden ser derivados directamente de imágenes de satélite. Específicamente, hemos enfocado nuestros esfuerzos en el NDMI (Normalized Difference Moisture Index), que se relaciona con la banda SWIR de los satélites.
Este índice ha demostrado correlacionarse fuertemente con la humedad del suelo, validado por mediciones de campo con sensores.
Desarrollo de Algoritmos Avanzados
El análisis del dataset ha llevado al desarrollo de dos tipos de algoritmos:
Algoritmo No Supervisado para la Clusterización: Este algoritmo permite identificar patrones y agrupaciones naturales en los datos, proporcionando una primera capa de análisis que distingue diferentes zonas de riego dentro del campo.
Algoritmo Supervisado para el Cálculo del NDMI: Entrenado con datos de campo y observaciones satelitales, este algoritmo predice la humedad del suelo con una precisión alta. Las predicciones se aplican a cada píxel de la imagen, generando un mapa detallado de la humedad del suelo.
Resultados y Beneficios
Los resultados de estas predicciones se representan a través de un mapa de color que indica claramente las zonas con exceso de riego. Este enfoque visual facilita la interpretación de los datos y permite a los agricultores tomar decisiones informadas para ajustar el riego, optimizando así el uso del agua y mejorando la salud general del cultivo.
Próximos retos:
Con estas mejoras, FARMDROPS se convierte en una herramienta aún más accesible y potente para los agricultores. La próxima fase de desarrollo se centrará en la integración continua de nuevos datos y la refinación de los algoritmos para aumentar aún más la precisión y la utilidad del sistema
Los cielos son nuestro lienzo mientras capturamos la esencia de los paisajes agrícolas desde las alturas.
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